آینده فناوری در شناسایی و درمان زوال عقل (dementia)

در حالی که هوش مصنوعی، محاسبات در موبایل، تبلت و سیستم های ابری رایج می شوند، به کارگیری فناوری در خدمات درمانی نیز در حال رشد است. این فناوری ها در مراقبت روزانه از سلامت جهت بالابردن استانداراد های درمان و بهبود کارایی به کار گرفته می شوند به طوری که منابع، بهتر مورد استفاده قرار بگیرند. فناوری جدید قابلیت گسترده ای در درمان زوال عقل دارد. از بهبود دادن سرعت تشخیص تا شناسایی زودهنگام و نظارت مداوم بر پیشرفت شرایط از مراحل آغازین تا مرحله پایانی درمان.تشخیص و غربالگریبیاید با تشخیص شروع کنیم. در زوال عقل نیاز ضروری برای دستیابی به سرعت تشخیص بهتر وجود دارد با درنظر گرفتن اینکه هم اکنون حتی بخش زیادی از بیماران تشخیصی دریافت نمی کنند و آن هایی که تشخیص داده می شوند ممکن است برای مداخله موثر آن را دیر دریافت کنند. این سرعت تشخیص با استفاده از فناوری مستعد بهبودی بوده و رابطه قوی میان تشخیص زودهنگام و نتایج بالینی بهتر در بیماران وجود دارد. علاوه بر این فشار اقتصادی سنگینی نیز در این زمینه وجود دارد: گزارش اخیری از انجمن آلزایمر در آمریکا پس انداز بالقوه ناشی از شناسایی زودهنگام در پرداخت کنندگان به خدمات درمانی در آمریکا را به تنهایی 6.9 تریلیون دلار می داند (انجمن آلزایمر، 2018).دو نوع آزمایش برای سرعت بخشیدن به تشخیص، در حال توسعه است یکی جمع آوری بهتر داده ها با استفاده از زیست نشانگرهای نوروفیزیولوژیکی و فیزیکی و دیگری استفاده بهتر از داده ها به عنوان ابزاری پیش بینی کننده. آنچه مورد نیاز است سیستم های هشداردهنده زودهنگام و بهبود یافته بوده که بیماران اولیه بتوانند شناسایی به درمان و نظارتی مناسب هدایت شوند.به دلایل متعدد، محدودیت های قابل توجهی برای غربالگری وجود دارد مثل کمبود پزشکان برای اجرای آزمون های سنتی نظیر آزمون نوروفیزیولوژیکی مینی کاگ (Mini-Cog) برای آسیب های شناختی. همچنین آزمون های کوتاه تر نظیر مینی کاگ ممکن است به اندازه کافی برای شناسایی نواقص شناختی که می توانند پیش زمینه زوال عقل باشند، حساس نباشد. در آینده در مقابل این آزمون های قلم و کاغذی، آزمون های الکترونیکی به صورت نظارت نشده قابلیت اجرا توسط افراد بسیاری خواهد داشت که با دسترسی گسترده به فناوری ارزان نظیر کامپیوترهای تبلتی فراهم می شود. این به ما اجازه خواهد داد تا اندازه گیری های قابل اتکای بیشتری انجام دهیم. به عنوان مثال زیست نشانگرهای شناختی نظیر سرعت پردازش و حافظه دیداری که نسبت به روش های قدیمی حساس تر بوده و با تحصیلات، زبان و سوگیری های فرهنگی تحت تاثیر قرار نمی گیرد، نمونه ای از این اندازه گیری های دقیق هستند.از سوی دیگر غربالگری ژنتیکی در حال ارزان تر شدن است و همچنین نقشی در تشخیص زودهنگام انواع خانوادگی زوال عقل بازی می کند. از طریق شناسایی عامل های خطر ژنتیکی شناخته شده، افراد با بیماری آلزایمر خانوادگی یا دمانس فرانتوتمپورال خانوادگی به عنوان مثال قادر خواهند بود تا به قدر کافی زود به درمان بالینی ورود پیدا کرده و نتایج هر چه بهتری بگیرد. اما پیشرفت فناورانه به ما قابلیتی می دهد که حتی بهتر از این عمل کنیم. گونه های ژنتیکی به ارث برده شده مهم است اما گونه های بسیار گسترده تر و پراکنده تری که به صورت تصادفی افراد تا تحت تاثیر قرار می دهند چه؟ شیوه های هوش مصنوعی که قادر به بررسی داده های ساختارنیافته هستند (نظیر سوابق پزشکی) ما را قادر خواهند ساخت تا متوجه الگوهای پیش بینی کننده از داده هایی شویم که بیانگر احتمال بیشتر یا کمتر ابتلا به دمانس برای افراد مشخص هستند.به طور همزمان شیوه های زیست-شیمیایی نظیر سنجش های زیست نشانگر مایع (fluid biomarker) در حال ارزان شدن و به صورت گسترده تری در دسترس هستند. مثلا پژوهش های امیدبخشی وجود دارند که زیست نشانگرهای پلاسمای خون را به جای سنجش های تهاجمی تر و رایج تر مایع مغزی-نخاعی احتمالا دردسترس قرار دهند. آزمایش های قابل اتکای پلاسمای خون مزیت بالینی بزرگی خواهند داشت اگرچه به نوعی هنوز تاییده قانونی دریافت نکرده اند.هنگامی که داروهای اصلاح کننده بیماری دردسترس قرار بگیرند، شناسایی زودهنگام حیاتی خواهد شد. هم اکنون هیچ داروی درمانی بالقوه ای در مطالعات بالینی پیشرفته توانایی رشد مجدد سلول های عصبی آسیب دیده را ندارد بنابراین هر چه تشخیص زودتر رخ دهد نتایج بهتری از درمان حاصل می شود.هوش مصنوعیتصویربرداری عصبی می تواند با هوش مصنوعی ترکیب شود تا مجموعه تصاویر تولید شده توسط PET و MRI را بررسی کرده و الگوهایی که نشان دهنده اضمحلال عصبی (neurodegeneration) در مرحله آغازین هستند را پیدا کند. در حالی که این روش به صورت بالقوه بسیار دقیق است، این روش های تصویربرداری گران بوده و برای غربالگری جمعیت های بزرگ جهت تشخیص آغاز پیشرفت زوال عقل نامناسب است.اما حوزه ای وجود دارد که از نظر هزینه موثرتر است و آن تمرکز بر توانایی شناختی به جای اضمحلال عصبی است. ما پیش از این توانایی پیش بینی توسط بررسی سوابق پزشکی را در مقیاس بزرگ را دیده ایم اما به طور همزمان پلتفرم های بالینی هوشمند و میزبان وب آماده خواهند بود تا افراد را از راه دور افراد و در خانه اولویت بندی کرده به طوری که آنان نیاز کمتری به دیدارهای چهره به چهره با متخصصین سلامت داشته باشند.نتیجه این توسعه ها استفاده کارآمدتر از منابع در خدمات درمانی و نتایج بهتر برای بیمارانی که زودتر از سایرین به مسیر درمان می پیوندند، خواهد بود. تشخیص زودهنگام تر منجر به مراجعات مناسب و بیشتر به مراقبت ثانویه خواهد شد. کار ما در شرکت کانکتیویتی دارای دو بخش است: اول آزمایشی خلاقانه بر مبنای طبقه بندی سریع تصاویر دیداری توسط افرادی که از کامپیوترهای تبلتی یا گوشی های هوشمند استفاده می کنند و دوم کاربرد هوش مصنوعی برای جست و جوی الگوها در داده ها. این الگوها می توانند با جمعیت های بیمار شناسایی شده مقایسه شده تا به شناسایی زودهنگام مشکلات شناختی کمک کند.فناوری ما که هم اکنون برای استفاده بالینی توسعه می یابد، به سادگی قابل استفاده، سریع و حساس بوده در حالی که اجازه می دهد تا غربالگری بیماران در مراقبت سلامت صورت پذیرد و نظارت خانگی بر تاثیر درمان و سطح سلامت شناختی بیماران انجام شود. زمانی که این فناوری در نظارت مداوم بیماران به کارگرفته شود، پیشرفت های چشم گیری در دستگاه های قابل حمل و قابلیت های جمع آوری داده در گوشی ها و ساعت های هوشمند وجود خواهد داشت. با نظارت بر حرکت یک فرد یا ضربان قلبش از طریق فناوری نسبتا ارزان و دردسترس، در حالی که هشدار قبلی از خطر بیماری و پیشرفت آن را گوشزد می کند ممکن است بتوان آغاز مشکلات سلامت را پیش بینی نمود. چنین فناوری های ساده و معمولا دردسترس قابلیت خواهند داشت تا قبل از آنکه بحرانی در سلامت رخ دهد، هشداد داده و سیستم اخطار زودهنگامی را که شامل اندازه گیری پیش آمدی نظیر شناسایی افتادن است، ارائه می کند.در فناوری پیشرفت هایی همچون اندازه گیری الگوهای صوتی و شناسایی نشانه های مشکلات بالقوه سلامتی وجود داشته است. دسترسی عمومی به دستگاه های با قابلیت صوتی کمک کننده بوده و اجازه می دهد تا با تعامل صوتی و مداخلاتی نظیر درمان کلامی، زندگی و حمایت اجتماعی را برای افراد در مراحل پیشرفته دمانس بهبود دهد.گوشی های هوشمند پیش از این انواع مختلفی از کمک های قابل توجه را ارائه کرده اند مثلا در قالب کمک های حافظه، تمرین های ذهنی، نرم افزارهای مسیریابی و سایر کاربردها که افراد را قادر می سازد تا بدون کمک به زندگی روزانه خود ادامه دهند. این فناوری ها ارتباطات اجتماعی ضروری را از پلتفرم های پیام رسان، تماس و ارتباطات تصویری آسان می سازند. این قابلیت برای نظارت با دقت بالا و رصد پیشرفت بیماری دری را می گشاید تا درمان شخصی سازی شده را نسبت به رویکرد سابق بیشتر فراهم کند. به لطف قابلیت روزافزون ما در شخصی سازی درمان، رویکرد "یک سایز مناسب همه است" در پزشکی در حال منسوخ شدن است. این ایده ها ممکن است بسیار مدرن باشد اما آن ها به سرعت در حال تبدیل شدن به واقعیت و یک هنجار جدید در مراقبت سلامت هستند.نویسنده: Thomas Sawyer مدیر عملیات شرکت Cognetivity Neurosceinceترجمه: @Artelligence